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Google多模态模型2026-05-19 上线

Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash是谷歌推出的高效多模态模型,以Flash级别的成本与速度,带来了接近专业水准的编码能力与推理表现。该模型针对编码熟练度进行了深度优化,同时也十分适配并行智能体执行场景,能够在兼顾效率的前提下,为用户提供可靠的多模态交互与任务处理支持。

去评测榜
上下文 1.0M会用工具结构化输出深度推理能看图能读文件

适合做什么

根据公开评测与能力标签,一句话帮你判断用途

整体来看,写代码和改工程很拿手;还能看图一起分析。

  • 优先考虑:代码生成、重构、读仓库、排查问题
  • 长文友好:一次塞很多资料也不容易“忘前面”
  • 回答前会强制深度思考,复杂题更稳,但可能更慢更贵

实力怎么样

Artificial Analysis 公开指数,分数越高越好,大约按 0–100 理解

综合智能
常识、推理、知识问答这类“脑子够不够用”
写代码
写程序、改 bug、读仓库时的表现
当助手干活
多步骤任务、工具调用、把事情办完的能力
一次能读多长
约 1.0M tokens(大约能塞进一整本长篇小说)
上下文窗口很大,适合长文档、多文件一起分析

大概要花多少钱

按每百万 tokens 计价(约等于几十万到上百万汉字量级)

读入内容
$1.50/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$9.00/M
模型生成回复的费用,通常更贵
重复内容缓存
$0.150/M
相同上下文再次命中时更便宜

举个例子:读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens,大约花费 $1.20(按公开标价估算)。

能处理什么

输入、输出与常见能力开关

能看懂
文本图像视频文件音频
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程

怎么思考

推理模式决定它会不会先“慢慢想再答”

这是一台“先想清楚再开口”的模型。

  • 必须先思考再回答,关闭不了——难题更稳,简单题也可能偏慢
  • 可调思考强度:高 / 中 / 低 / minimal
  • 支持把思考过程一并返回,方便排查它怎么想的

对战表现

Design Arena:模型两两对比时的相对强弱

分类相对实力胜率场次
agenticgamedev117655.5%-
agentichtmlslides116245.8%-
agenticslides124457.5%-
agenticslides(html)116245.7%-
agenticslides(python-pptx)124257.8%-
androidnative120958.1%-
fullstack122457.9%-
godotgamedev113542.9%-
htmlslides115947%-
mobileapps120852.3%-
pptxslides124457.7%-
python-pptxslides124757.4%-
webapps123453.3%-
3d128757.8%-
asciiart128459.5%-
codecategories128755.4%-
dataviz125754.5%-
gamedev130255%-
svg129160.5%-
uicomponent130156.4%-
website128254.6%-

近期有多热

OpenRouter 日调用量

08-17
28.61B
08-16
24.83B
08-15
23.05B
08-14
28.28B
08-13
30.83B
08-10
26.75B
08-09
22.81B
08-07
26.61B
08-06
26.63B
08-05
29.01B